التعلم الموجه Supervised Learning - كتاب الذكاء الإصطناعي - الصف 12 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

التعلم الموجه Supervised Learningالتعلم الموجه هو أحد أنواع تعلم الآلة الذي يعتمد على استخدام البيانات المعنونة لتدريب الخوارزميات للقيام بالتنبؤات. يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة من البيانات المعنونة ثم اختبارها على مجموعة بيانات جديدة لم تكن جزءًا من بيانات التدريب. يُستخدم التعلم الموجه عادةً في معالجة اللغات الطبيعية للقيام بمهام مثل: تصنيف النصوص، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة (Named Entity Recognition – NER). في هذه المهام يتم تدريب الخوارزمية على مجموعة من البيانات المعنونة، حيث يتم إدراج كل مثال تحت عنوان التصنيف المناسب أو المشاعر المناسبة. يُطلق على عملية التعلم الموجه اسم الانحدار (Regression) عندما تكون القيم التي تتنبأ بها الآلة رقمية، بينما يُطلق عليها اسم التصنيف (Classification) عندما تكون القيم متقطعة.--- SECTION: التعلم الموجه : (Supervised Learning) --- ستُستخدم في التعلم الموجه مجموعات البيانات المعنونة والمنظمة بشكل يدوي لتدريب خوارزميات الحاسب على التنبؤ بالقيم الجديدة.--- SECTION: الانحدار --- الانحدار على سبيل المثال، قد يُستخدم الانحدار في التنبؤ بسعر بيع المنزل وفقًا لمساحته، وموقعه، وعدد غرف النوم فيه. كما يمكن استخدامه في التنبؤ بحجم الطلب على أحد المنتجات استنادًا إلى بيانات المبيعات التاريخية وحجم الإنفاق الإعلاني. وفي مجال معالجة اللغات الطبيعية، يُستخدم الانحدار النصوص المدخلة للتنبؤ بتقييم الجمهور للفيلم أو مدى التفاعل مع المنشورات الخاصة به على وسائل التواصل الاجتماعي.--- SECTION: التصنيف --- التصنيف من ناحية أخرى، يُستخدم التصنيف في التطبيقات مثل: تشخيص الحالات الطبية وفقًا للأعراض ونتائج الفحوصات. وعندما يتعلق الأمر بفهم النصوص، يمكن استخدام التعلم الموجه في تصنيف النصوص المدخلة إلى فئات أو عناوين أو التنبؤ بها بناءً على الكلمات أو العبارات الموجودة في المستند. على سبيل المثال، يمكن تدريب نموذج التعلم الموجه لتصنيف رسائل البريد الإلكتروني إلى رسائل مزعجة أو غير مزعجة وفقًا للكلمات أو العبارات المستخدمة في رسالة البريد الإلكتروني. ويُعد تصنيف المشاعر أحد التطبيقات الشهيرة كذلك، حيث يمكن التنبؤ بالانطباع العام حول المستند ما سواء كان سلبيًا أم إيجابيًا. وسيُستخدم هذا التطبيق كمثال عملي في هذه الوحدة، لشرح كل خطوات عملية بناء واستخدام نموذج التعلم الموجه بشكل شامل من بداية رحلة التعلم حتى نهايتها. في هذه الوحدة ستُستخدم مجموعة بيانات من مراجعات الأفلام على موقع IMDb.com الشهير. ستُستخدم البيانات مقسمة إلى مجموعتين: الأولى ستُستخدم لتدريب النموذج، والثانية لاختبار أداء النموذج. في البداية لابد أن تُحمّل البيانات إلى DataFrame، لذا عليك استخدام مكتبة بانداس بايثون (Pandas Python) والتي استخدمتها سابقًا. مكتبة بانداس هي إحدى الأدوات الشهيرة التي تُستخدم للتعامل مع جداول البيانات. التعليمات البرمجية التالية ستقوم باستيراد المكتبة إلى البرنامج، ثم تحميل مجموعتي البيانات:%capture # capture is used to suppress the installation output. # install the pandas library, if it is missing. !pip install pandas import pandas as pdمكتبة بانداس هي مكتبة شهيرة تُستخدم لقراءة ومعالجة البيانات الشبيهة بجداول البيانات.2025 - 1447